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來源:財股網(wǎng)

如約而至，谷歌開發(fā)者大會正式開幕，谷歌首席執(zhí)行官 Sundar Pichai關(guān)于將重心從移動互聯(lián)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向人工智能領(lǐng)域的判斷幾乎滲透了開幕主旨演講的每一個細(xì)節(jié)。

　　據(jù)DeepTech深科技5月18日消息，在開幕主旨演講中，Sundar Pichai正式宣布現(xiàn)已將整體戰(zhàn)略從“移動優(yōu)先”轉(zhuǎn)變?yōu)椤癆I優(yōu)先”。因此，谷歌搭建了全新的AI優(yōu)先型數(shù)據(jù)中心，并在 2016 年發(fā)布專門為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的TPU（張量處理單元）。TPU與CPU、GPU相比，效率提高了15-30倍，能耗降低了30-80倍。

　　事實上，TPU已經(jīng)部署到了幾乎所有谷歌的產(chǎn)品中。不論你使用 GOOGle 搜索、還是與 Google Assistant 對話，甚至在AlphaGo與李世石的圍棋大戰(zhàn)中，TPU也起到了關(guān)鍵作用。

　　一般而言，機(jī)器學(xué)習(xí)分為兩部分：訓(xùn)練（Train）與應(yīng)用（Inference）。通過訓(xùn)練來建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要求很強(qiáng)大的計算能力；應(yīng)用則是去完成分辨圖片上是貓是狗等具體任務(wù)。而 TPU 主要是用來優(yōu)化應(yīng)用端的，而訓(xùn)練端目前還是需要使用GPU。比如，谷歌目前每個機(jī)器翻譯模型，都需要 100 個 GPU 上花一周時間去完成 30 億個詞語的訓(xùn)練。

　　谷歌發(fā)布的Cloud TPU則是同時針對訓(xùn)練和應(yīng)用兩方面。全新的Cloud TPU擁有四個處理芯片，每秒可完成180 tflops計算任務(wù)。將 64 個 Cloud TPU 相互連接可組成谷歌稱之為Pod的超級計算機(jī)，Pod將擁有11.5 petaflops的計算能力（1 petaflops為每秒進(jìn)行1015次浮點運算）——這對AI領(lǐng)域的研究來說將是非常重要的基礎(chǔ)性工具。

　　之所以將其稱之為 Cloud TPU 是因為這些全新硬件將加入谷歌云計算平臺，并整合進(jìn)谷歌計算引擎（Google Compute Engine）。谷歌要打造全世界最好的機(jī)器學(xué)習(xí)計算平臺，所以也希望為開發(fā)者們提供最好、最廣泛的硬件選擇，從CPU、到 GPU（包括 Nvidia 上周最新發(fā)布的 GPU 產(chǎn)品）、再到 TPU。

　　目前，谷歌已將所有人工智能相關(guān)工作全部納入新建立的Google.ai，目的是集中公司內(nèi)部所有優(yōu)勢資源與人力來研發(fā)真正能造福人類的AI技術(shù)。Google.ai將聚焦三個方面：從事最前沿的技術(shù)研發(fā)、提供最好的軟硬件工具、探索AI的實際應(yīng)用。

　　此外，谷歌還發(fā)布了一個全新版本的TensorFlow，這個專門為移動設(shè)備開發(fā)的版本名為TensorFlow Lite——這個全新的程序集允許開發(fā)者們編寫更為簡潔的深度學(xué)習(xí)模型，從而可以在 Android 智能手機(jī)等移動設(shè)備上運行。

　　由于谷歌已經(jīng)開放了眾多在 Android 平臺上運行的 AI 相關(guān)服務(wù)，也確實有必要開發(fā)一個更為精簡、高效的全新架構(gòu)來滿足在移動設(shè)備上運行的需要。谷歌將開源 TensorFlow Lite，并在今年晚些時間開放 API 端口。

　　相關(guān)概念股：

　　科大智能：與復(fù)旦大學(xué)合作研究類腦人工智能技術(shù)。

　　科大訊飛：通過切入汽車車載語音領(lǐng)域開拓人工智能的商業(yè)化應(yīng)用。

　　賽為智能：為國內(nèi)最專業(yè)的智能化系統(tǒng)解決方案提供商之一，公司及全資子公司合肥賽為智能自主研發(fā)的人工智能領(lǐng)域產(chǎn)品有智能視頻分析、人臉識別產(chǎn)品和無人機(jī)。

　　華中數(shù)控：公司與阿里云達(dá)成戰(zhàn)略合作布局智能制造等有望受益。

　　全志科技：致力于為人工智能提供基礎(chǔ)計算平臺、SoC+完整解決方案等。

　　佳都科技：重點布局人臉識別技術(shù)，公司的人臉識別算法具有建模速度快等特點，已將其應(yīng)用于智能安防。